Databricks rzuca wyzwanie Snowflake, MongoDB z Lakehouse Apps
W niedawnym ogłoszeniu firma Databricks zaprezentowała swoją najnowszą funkcję, Lakehouse Apps, która umożliwia programistom tworzenie aplikacji na danych korporacyjnych przechowywanych w firmowym jeziorze danych. Te aplikacje, które działają na firmowej instancji Databricks, wykorzystują funkcje bezpieczeństwa i zarządzania platformy, mając na celu usprawnienie przyjmowania danych i zarządzania nimi w przypadkach użycia sztucznej inteligencji. Unikając przenoszenia danych, aplikacje Lakehouse zaprojektowano tak, aby uprościć proces tworzenia aplikacji, zapewniając jednocześnie integralność danych źródłowych.
To posunięcie Databricks można postrzegać jako odpowiedź na Native Application Framework firmy Snowflake, która umożliwia programistom tworzenie i uruchamianie aplikacji bezpośrednio na platformie Snowflake Data Cloud. Snowflake i MongoDB również zajęły pozycję platform do tworzenia aplikacji, przy czym Snowflake przejął Streamlit i zwiększył swoje możliwości analityczne, podczas gdy MongoDB znacznie zwiększyło swoje możliwości analityczne.
Aby wesprzeć rozwój aplikacji Lakehouse, firma Databricks nawiązała współpracę z takimi firmami jak Retool, Posit, Kumo.ai i Lamini. Ta współpraca zapewni narzędzia do tworzenia aplikacji wewnętrznych, zadań związanych z analizą danych i niestandardowych modeli dużych języków. Podobnie jak Snowflake, Databricks planuje hostować te aplikacje na swoim Databricks Marketplace, chociaż szczegółowe informacje dotyczące podziału przychodów i umów nie zostały jeszcze ujawnione.
Oprócz Lakehouse Apps firma Databricks wprowadzi także udostępnianie modeli sztucznej inteligencji w Marketplace. Posunięcie to ma na celu pomóc klientom korporacyjnym w przyspieszeniu rozwoju aplikacji AI i zapewnieniu dostawcom modeli możliwości zarabiania na swoich modelach. Databricks planuje selekcjonować i publikować modele open source dla różnych przypadków użycia oraz ułatwiać ich optymalizację i wdrażanie na platformie.
Na rynku Databricks Marketplace nastąpi także ekspansja dostawców danych, w tym dużych firm, takich jak S&P Global, Experian, London Stock Exchange Group, Nasdaq, firm z branży opieki zdrowotnej i dostawców danych geoprzestrzennych. Ta szersza oferta zestawów danych zwiększy wartość i znaczenie Marketplace dla użytkowników Databricks.
Ogólnie rzecz biorąc, aktualizacje Databricks, obejmujące aplikacje Lakehouse i udostępnianie modeli AI, mają na celu uczynienie ich platformy bardziej atrakcyjną i „przylepną” dla programistów. Demonstrując swoje możliwości w zakresie obsługi możliwości transakcyjnych i zapewniając dostęp do szerszego zakresu modeli danych i sztucznej inteligencji, Databricks stara się pozycjonować jako kompleksowe rozwiązanie do tworzenia nowoczesnych aplikacji. Oczekuje się, że aplikacje Lakehouse będą dostępne w wersji zapoznawczej w najbliższej przyszłości, a funkcja udostępniania modeli AI zostanie wprowadzona w nadchodzącym roku.
